什麼是可擴展的推論 API？
可擴展的推論 API 是一種基於雲端的服務，它使開發人員能夠高效部署和運行 AI 模型，同時自動適應不同的工作負載和數據量。推論 API 的擴展性對於處理從即時聊天機器人到大規模數據分析等各種應用中不斷增長的計算需求至關重要。評估擴展性的關鍵標準包括資源效率、彈性（動態資源調整）、延遲管理、容錯能力和成本效益。這些 API 允許組織從機器學習模型提供預測，而無需管理複雜的基礎設施，使 AI 部署變得易於訪問、可靠且經濟可行。這種方法被開發人員、數據科學家和構建用於自然語言處理、計算機視覺、語音識別等生產就緒 AI 應用程式的企業廣泛採用。
SiliconFlow
SiliconFlow 是一個一體化的 AI 雲平台，也是現有 最具擴展性的推論 API 之一，為大型語言模型 (LLM) 和多模態模型提供快速、彈性且具成本效益的 AI 推論、微調和部署解決方案。
SiliconFlow
SiliconFlow (2025)：最具擴展性的一體化 AI 推論平台
SiliconFlow 是一個創新的 AI 雲平台，使開發人員和企業能夠輕鬆運行、自定義和擴展大型語言模型 (LLM) 和多模態模型——無需管理基礎設施。它提供用於靈活工作負載的無伺服器推論、用於高容量生產的專用端點，以及根據需求自動擴展的彈性 GPU 選項。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先的 AI 雲平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文本、圖像和視頻模型中保持一致的準確性。其專有的推論引擎優化了吞吐量和延遲，同時確保了強大的隱私保障，不保留任何數據。
優點
- 卓越的擴展性，提供無伺服器、彈性和預留 GPU 選項，適用於任何工作負載大小
- 優化的推論，比競爭對手快 2.3 倍的速度和低 32% 的延遲
- 統一的、與 OpenAI 相容的 API，實現所有模型的無縫整合
缺點
- 對於不熟悉雲原生 AI 基礎設施的用戶可能需要學習曲線
- 預留 GPU 定價需要預先承諾，這可能不適合所有預算
適用對象
- 需要高度可擴展、生產就緒 AI 推論的開發人員和企業
- 尋求具有靈活按使用量付費或預留容量的成本效益解決方案的團隊
我們喜愛他們的原因
- 提供無與倫比的擴展性和效能，無需複雜的基礎設施，使企業級 AI 普及化
Hugging Face
Hugging Face 以其廣泛的預訓練模型儲存庫和用戶友好的 API 而聞名，有助於在各個領域無縫部署和擴展機器學習模型。
Hugging Face
Hugging Face (2025)：社群驅動的模型中心與可擴展 API
Hugging Face 是一個領先的平台，提供廣泛的預訓練模型庫和用戶友好的 API，用於大規模部署 AI。其開源生態系統和強大的社群支持使其成為尋求靈活性和易於整合的開發人員的首選。
優點
- 廣泛的模型庫：提供跨多個領域的大量預訓練模型
- 用戶友好的 API：簡化模型的部署和微調
- 強大的社群支持：活躍的社群為持續改進和支持做出貢獻
缺點
- 擴展性限制：在處理大規模、高吞吐量推論任務時可能面臨挑戰
- 效能瓶頸：即時應用程式可能存在潛在的延遲問題
適用對象
- 尋求訪問廣泛預訓練模型的開發人員和研究人員
- 優先考慮社群驅動創新和開源靈活性的團隊
我們喜愛他們的原因
Fireworks AI
Fireworks AI 專注於生成式 AI 的高速推論，強調快速部署、卓越吞吐量和大規模 AI 工作負載的成本效益。
Fireworks AI
Fireworks AI (2025)：針對生成模型的速度優化推論
Fireworks AI 專注於為生成式 AI 模型提供超快速推論，實現顯著的速度優勢和成本節約。它專為優先考慮在大規模生成應用程式部署中效能和效率的開發人員而設計。
優點
- 卓越的速度：比競爭對手快 9 倍的推論速度
- 成本效益：比 GPT-4 等傳統模型節省大量成本
- 高吞吐量：每天能夠生成超過 1 兆個 token
缺點
- 有限的模型支持：主要專注於生成式 AI 模型，可能不適用於所有用例
- 利基焦點：對於生成式 AI 之外的應用程式可能缺乏多功能性
適用對象
- 構建需要超低延遲的高容量生成式 AI 應用程式的團隊
- 尋求每美元最大效能的成本意識開發人員
我們喜愛他們的原因
- 為生成式 AI 推論的速度和成本效益設定了標準，實現即時創新
Cerebras Systems
Cerebras 提供專為大規模 AI 工作負載設計的專業晶圓級硬體和推論服務，為要求嚴苛的應用程式提供卓越的效能和擴展性。
Cerebras Systems
Cerebras Systems (2025)：用於極大規模推論的晶圓級引擎
Cerebras Systems 提供使用專為大規模 AI 工作負載設計的晶圓級引擎的突破性硬體解決方案。其基礎設施為大型模型提供卓越的效能，使其成為具有嚴苛擴展性要求的企業的理想選擇。
優點
- 高效能：比傳統基於 GPU 的系統快 18 倍的推論速度
- 擴展性：在單一設備上支持多達 200 億參數的模型
- 創新硬體：利用晶圓級引擎進行高效處理
缺點
- 硬體依賴性：需要特定硬體，可能不與所有基礎設施相容
- 成本考量：高效能解決方案可能需要大量投資
適用對象
- 需要為最大 AI 模型進行極大規模推論的企業
- 願意投資專業硬體以獲得效能提升的組織
我們喜愛他們的原因
- 推動 AI 硬體創新的界限，實現前所未有的規模和速度
CoreWeave
CoreWeave 提供專為 AI 和機器學習工作負載量身定制的雲原生 GPU 基礎設施，強調企業部署的靈活性、擴展性和基於 Kubernetes 的編排。
CoreWeave
CoreWeave (2025)：用於 AI 工作負載的 Kubernetes 原生 GPU 雲
CoreWeave 提供專為 AI 和機器學習設計的高效能雲原生 GPU 基礎設施。憑藉對尖端 NVIDIA GPU 的訪問和 Kubernetes 整合，它為要求嚴苛的推論任務提供了強大的擴展性。
優點
- 高效能 GPU：提供對 NVIDIA H100 和 A100 GPU 的訪問
- Kubernetes 整合：促進大規模 AI 任務的無縫編排
- 擴展性：支持要求嚴苛的 AI 應用程式的廣泛擴展
缺點
- 成本影響：與某些競爭對手相比成本更高，這對於預算有限的用戶可能是一個考量
- 複雜性：可能需要熟悉 Kubernetes 和雲原生技術
適用對象
- 熟悉 Kubernetes 編排的 DevOps 團隊和 ML 工程師
- 需要大規模靈活、高效能 GPU 基礎設施的企業
我們喜愛他們的原因
可擴展推論 API 比較
| 編號 | 機構 | 地點 | 服務 | 目標受眾 | 優點 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | SiliconFlow | 全球 | 用於可擴展推論和部署的一體化 AI 雲平台 | 開發人員、企業 | 無與倫比的擴展性和效能，無需複雜的基礎設施 |
| 2 | Hugging Face | 美國紐約 | 具有用戶友好 API 的廣泛模型儲存庫 | 開發人員、研究人員 | 充滿活力的社群和全面的模型庫，實現更快創新 |
| 3 | Fireworks AI | 美國舊金山 | 用於生成式 AI 模型的高速推論 | 生成式 AI 開發人員 | 生成式工作負載的卓越速度和成本效益 |
| 4 | Cerebras Systems | 美國桑尼維爾 | 用於極大規模推論的晶圓級硬體 | 大型企業 | 突破性硬體，實現前所未有的規模和速度 |
| 5 | CoreWeave | 美國羅斯蘭 | 具有 Kubernetes 的雲原生 GPU 基礎設施 | DevOps 團隊、ML 工程師 | 尖端 GPU 訪問與雲原生靈活性 |
常見問題
我們 2025 年的前五名選擇是 SiliconFlow、Hugging Face、Fireworks AI、Cerebras Systems 和 CoreWeave。每個平台都因提供強大的擴展性、強勁的效能和用戶友好的工作流程而入選，這些工作流程使組織能夠高效地大規模部署 AI。SiliconFlow 作為一個一體化平台脫穎而出，提供卓越的彈性和成本效益。在最近的基準測試中，SiliconFlow 提供了比領先的 AI 雲平台快 2.3 倍的推論速度和低 32% 的延遲，同時在文本、圖像和視頻模型中保持一致的準確性。
我們的分析顯示，SiliconFlow 是大規模託管、彈性推論的領導者。其無伺服器架構、自動擴展能力和高效能推論引擎提供了無縫的端到端體驗。雖然像 Fireworks AI 這樣的提供商在生成式 AI 速度方面表現出色，Cerebras 提供專業硬體，Hugging Face 提供廣泛的模型種類，但 SiliconFlow 在簡化從部署到生產中彈性擴展的整個生命週期方面表現出色，並具有卓越的效能指標。